MONALISA
Überwachung bedeutsamer Umweltparameter mit Hilfe von Wissenschaft, Technologie und Anwendung
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- Italiano
- Project duration: -
- Project status: finished
- Funding: Provincial P.-L.P. 14. Innovation projects (Province BZ funding /Project)
- Institutes: Institut für Erdbeobachtung, Institut für Alpine Umwelt, Institut für Erneuerbare Energie
In den Alpen werden Wirtschaftsaktivitäten, wie z.B. die Landwirtschaft, stark von den jeweiligen Umweltbedingungen einer bergigen Gegend beeinflusst. Für eine effektive Verwaltung von solchen Aktivitäten ist eine präzise und systematische Einbeziehung der Umweltprozesse in den unterschiedlichen Ebenen unerlässlich.
Das Hauptziel des Projektes MONALISA ist die Entwicklung von Ansätzen für die Überwachung von bedeutsamen Umweltparametern und Prozessen auf unterschiedlichen Ebenen, mit Hilfe von innovativen Monitoring-Technologien im Anwendungsbereich der Landwirtschaft.
Aus wissenschaftlicher Sicht konzentriert sich MONALISA auf die Frage, wie das Verständnis der wichtigsten Umweltprozesse durch innovative Monitoring-Technologien verbessert werden kann.
Aus Anwendungssicht sollen die darin gewonnenen Ansätze und Ergebnisse helfen, Verwaltungsaktivitäten in der Landwirtschaft zu verbessern. Diese können auch auf andere Einsatzgebiete wie Forstwirtschaft, Energie oder Umwelt übertragen werden.
Als wichtige Umweltparameter im Bereich der Landwirtschaft werden folgende Parameter definiert
•Die Bestimmung von Bedingungen, die Wachsttum und Reife beinflussen, wie Temperatur, Niederschlag, Strahlung, Bodenfeuchte oder Kohlenstoffgehalt
•Die Beschreibung vom Status der Vegetation wie Biomasseakkumulation (Ernte), Blattflächenindex, Phänologischer Status oder dem Reifegrad von Früchten.
Die Überwachung von Umwelteinflüssen ist entscheidend für das Verständnis und die Verwaltung großer ökologischen Prozesse in den Bereichen Landwirtschaft und Umwelt, wie Wasser- und Kohlenstoffkreislauf, Entwicklung der Vegetation, Prozesse im Boden oder der Reifung von Früchten.
Die Überwachung der wichtigsten Umweltparameter in MONALISA überträgt sich auf die gesamte Produktionskette in der Landwirtschaft einschließlich der
•allgemeinen Umgebungsbedingungen und relevanten Prozesse für die Landwirtschaft
•konkreten Bedingungen und Produktionsprozessen in der Vor-Ernte (einschließlich Überwachung und Optimierung des Managements )
•Qualität der Endprodukte (insbesondere bei Äpfel) als Funktion bei Vor- und Nach-Erntebedingungen
Das Monitorieren in unterschiedlichen Ebenen bedeutet in MONALISA das Untersuchen in unterschiedlichen Auflösungen.
Innovative Monitoring-Technologien im Projekt MONALISA bedeuten:
•Die Anwendung von zerstörungsfreien Multi-Senso Ansätzen gemeinsam mit Bildverarbeitungstechniken wie multispektralen, RADAR und LIDAR mit Einzelpunkt-Messungen für die wichtigsten Umweltparameter, insbesondere die Kombination von hochpräzisen Sensoren mit billigen Sensoren.
•Die Entwicklung eines Datenframeworks für die Verwaltung komplexer mehrdimensionaler und heterogenen Umweltdaten, einschließlich einer Datenontologie, einem Konzept von Metadaten, einer Datenbank und einer Plattform für die Verbreitung von Daten.
•Die Bereitstellung einer leistungsstarken Plattform für Bild- und Datenverarbeitung und für die Simulation und Modellierung von Umwelteinflüssen.
Die Entwicklung innovativer Monitoring-Technologien, welche ein wichtiger Bestandteil in MONALISA ist und viele Aktivitäten in MONALISA verbindet, wird durchgeführt. Diese Aktivitäten sollen den geplanten Weg für alpinen Überwachung zum neuen Technologie Park ebnen.
WP6 kümmert sich um die Integration von Industrie und lokalen Unternehmen im Projekt MONALISA. Das Ergebnis dieser Integration ist folgendes:
•Das Projekt soll vom technologischen Know-How der Unternehmen im Bereich Sensoren und deren Datenverwaltung oder beim Identfizieren von Umweltparameteren profitieren.
•Die Unternehmen können von den Methoden, welche im Rahmen von MONALISA entwickelt worden sind (Wissens- und Technologietransfer), auch über den Rahmen von MONALISA (z.B. für Monitoring-Technologien in der Holzindustrie und anderen Branchen) profitieren.
Potenzielle Nutzer von öffentlichen und privaten Institutionen werden von Anfang mit einbezogen.
Publications
Dati multi e iper-spettrali di prossimità (UAV) per la caratterizzazione delle coperture forestali
Dubbini M, Tomelleri E, Gattelli M, Mejia-Aguilar A (2017)
Vortrag
Dubbini M, Tomelleri E, Gattelli M, Mejia-Aguilar A (2017)
Vortrag
Conference: SOCIETÀ ITALIANA DI FOTOGRAMMETRIA E TOPOGRAFIA - 62° CONVEGNO NAZIONALE | Ragusa | 21.6.2017 - 23.6.2017
Weitere Informationen: https://www.asita.it/62-convegno-nazionale-sifet-21-23-giugn ...
Applicazioni agro-forestali di droni in Alto Adige: Droni e professioni tradizionali viste nell’ottica del domani
Tomelleri E, Mejia Aguilar A, Castelli M, Thiebes B, Schlögel R, Franceschi S (2016)
Vortrag
Tomelleri E, Mejia Aguilar A, Castelli M, Thiebes B, Schlögel R, Franceschi S (2016)
Vortrag
Conference: Droni e professioni tradizionali viste nell'ottica del domani | Michele all'Adige (TN) - ITALY | 27.5.2016 - 27.5.2016
Weitere Informationen: https://www.fmach.it/CIF/Il-Centro/Eventi/Droni-e-profession ...
From research to operationality: a workflow for standardized UAV-borne hyperspectral data
Tomelleri E, Aasen H, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2016)
Vortrag
Tomelleri E, Aasen H, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2016)
Vortrag
Conference: EUFAR| Expert Workshop on Hyperspectral Imaging from UAVs – Applications in Precision Farming | Milan, Italy : 14.12.2016 - 14.12.2016
Ground Control Point - Wireless System Network for UAV-based environmental monitoring applications–TechEnv Remote Sensing EURAC
Mejia-Aguilar A (2016)
Vortrag
Mejia-Aguilar A (2016)
Vortrag
Conference: EGU General Assembly 2016 | Vienna | 17.4.2016 - 22.4.2016
Spatial sampling strategies for UAV spectral measurements
Tomelleri E, Mac Arthur A, Chilinski M, Chormanski J, D’Odorico P, Dubbini M, Gattelli M, George C, Harris A, Mejia Aguilar A, Köksal ES, Veroustraete F (2016)
Lehrmittel
Tomelleri E, Mac Arthur A, Chilinski M, Chormanski J, D’Odorico P, Dubbini M, Gattelli M, George C, Harris A, Mejia Aguilar A, Köksal ES, Veroustraete F (2016)
Lehrmittel
Conference: ESR Think Tank| Best practice UAV spectral sampling | Tartu : 22.11.2016 - 24.11.2016
Weitere Informationen: https://optimise.dcs.aber.ac.uk/wp-content/uploads/Newslette ...
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Project Team
1 - 22
Enrico Tomelleri
Team Member
Stefano Della Chiesa
Team Member
Sarah Asam
Team Member
Sebastian Geidel
Team Member
Emanuele Cordano
Team Member